1.淘宝爬虫技术有哪些？
2.利用Python爬虫爬取淘宝商品做数据挖掘分析实战篇，淘宝超详细教程
3.淘宝爬虫之强行登录如何解决Selenium被检测到的网商问题？
4.淘宝数据采集，搞一个商品信息爬虫做价格监控
5.Python爬虫网页抓取实例之淘宝商品信息抓取
6.使用Crawler4j库的品爬下载程序来下载淘宝网的视频
淘宝爬虫技术有哪些？
对通用网站的数据抓取，比如：谷歌和百度，虫源虫代都有自己的码淘码爬虫，当然，宝爬争锋mud 源码爬虫也都是淘宝有程序写出来的。根据百度百科的网商定义：网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人），品爬是虫源虫代一种按照一定的规则，自动的码淘码抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的宝爬名字还有蚂蚁，自动索引，淘宝模拟程序或者蠕虫。网商不过，品爬淘宝为了屏蔽网络爬虫对自身数据（例如商品价格、月销量、收藏量、评价、月成交记录等等）的抓取，往往是采取一种名叫Ajax的技术，在网页加载完成后，再次加载这些数据，所以通用的网络爬虫抓取技术对抓取淘宝的这些数据是无效的。针对淘宝本身的特点，天猫、淘宝数据抓取的技术无外乎以下四种技术：1、通用的网页解析技术，适合解析一些常见的数据，例如：关键词排名数据的抓取、宝贝标题、宝贝下架时间等等。
2、通过浏览器插件技术：无论是IE、火狐(Firefox)还是谷歌浏览器(Chrome)，都有自己的插件技术，淘宝无论如何增强反爬虫技术，终总是要在浏览器里按照正常的数据格式显示出来的，所以等这些数据（例如商品价格、驱动读内存 源码月销量、收藏量、评价、月成交记录等等）在浏览器里正常显示后，那么通过浏览器插件接口可以抓取到这些数据了。有的公司是这么做的。
3、做一个客户端，在客户端里模拟一个浏览器，模拟用户搜索，还是那句话，淘宝无论如何增强反爬虫技术，终总是要在浏览器里按照正常的数据格式显示出来的，现在很多的刷流量的工具是这么做的。
4、通过一些网页分析工具，分析淘宝网页显示过程，找到呈现商品价格、月销量、收藏量、评价、月成交记录等等的Ajax链接，也是模拟一个浏览器请求这些Ajax链接,从而无须解析网页，直接解析这些Ajax返回来的数据可以了。
由于淘宝对数据的抓取采取的措施越来越严，只用某一种方法有时是不能达到目的的。例如简便的无疑是第三种，通过网页分析工具，直接找到这些Ajax调用，但是淘宝对通过Ajax链接调用的次数是有限制的，调用次数一多，触发了淘宝反爬虫引擎，会出现弹出验证码、或者返回‘你已经被反爬虫作弊引擎发现’等等申明，会抓取不到想要的这些数据了。所以好的数据抓取方式是三种方式相结合。
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利用Python爬虫爬取淘宝商品做数据挖掘分析实战篇，超详细教程
项目内容
案例选择商品类目：沙发；数量：共页个商品；筛选条件：天猫、销量从高到低、价格元以上。
以下是分析，源码点击文末链接
项目目的
1. 对商品标题进行文本分析，词云可视化。
2. 不同关键词word对应的sales统计分析。
3. 商品的价格分布情况分析。
4. 商品的销量分布情况分析。
5. 不同价格区间的商品的平均销量分布。
6. 商品价格对销量的影响分析。
7. 商品价格对销售额的影响分析。
8. 不同省份或城市的商品数量分布。
9. 不同省份的商品平均销量分布。
注：本项目仅以以上几项分析为例。
项目步骤
1. 数据采集：Python爬取淘宝网商品数据。
2. 数据清洗和处理。
3. 文本分析：jieba分词、wordcloud可视化。
4. 数据柱形图可视化barh。
5. 数据直方图可视化hist。
6. 数据散点图可视化scatter。
7. 数据回归分析可视化regplot。
工具&模块：
工具：本案例代码编辑工具Anaconda的Spyder。
模块：requests、retrying、missingno、jieba、matplotlib、wordcloud、imread、突破锅顶源码seaborn等。
原代码和相关文档后台回复“淘宝”下载。
一、爬取数据
因淘宝网是反爬虫的，虽然使用多线程、修改headers参数，但仍然不能保证每次%爬取，所以，我增加了循环爬取，直至所有页爬取成功停止。
说明：淘宝商品页为JSON格式，这里使用正则表达式进行解析。
代码如下：
二、数据清洗、处理：
(此步骤也可以在Excel中完成，再读入数据)
代码如下：
说明：根据需求，本案例中只取了item_loc、raw_title、view_price、view_sales这4列数据，主要对标题、区域、价格、销量进行分析。
代码如下:
三、数据挖掘与分析：
1. 对raw_title列标题进行文本分析：
使用结巴分词器，安装模块pip install jieba。
对title_s（list of list格式）中的每个list的元素（str）进行过滤，剔除不需要的词语，即把停用词表stopwords中有的词语都剔除掉：
为了准确性，这里对过滤后的数据title_clean中的每个list的元素进行去重，即每个标题被分割后的词语唯一。
观察word_count表中的词语，发现jieba默认的词典无法满足需求。
有的词语（如可拆洗、不可拆洗等）却被cut，这里根据需求对词典加入新词（也可以直接在词典dict.txt里面增删，然后载入修改过的蓝灯免流源码dict.txt）。
词云可视化：
安装模块wordcloud。
方法1：pip install wordcloud。
方法2：下载Packages安装：pip install 软件包名称。
软件包下载地址：lfd.uci.edu/~gohlke/pyt...
注意：要把下载的软件包放在Python安装路径下。
代码如下：
分析
1. 组合、整装商品占比很高；
2. 从沙发材质看：布艺沙发占比很高，比皮艺沙发多；
3. 从沙发风格看：简约风格最多，北欧风次之，其他风格排名依次是美式、中式、日式、法式等；
4. 从户型看：小户型占比最高、大小户型次之，大户型最少。
2. 不同关键词word对应的sales之和的统计分析：
（说明：例如词语‘简约’，则统计商品标题中含有‘简约’一词的商品的销量之和，即求出具有‘简约’风格的商品销量之和）
代码如下：
对表df_word_sum中的word和w_s_sum两列数据进行可视化。
（本例中取销量排名前的词语进行绘图）
由图表可知：
1. 组合商品销量最高；
2. 从品类看：布艺沙发销量很高，远超过皮艺沙发；
3. 从户型看：小户型沙发销量最高，大小户型次之，大户型销量最少；
4. 从风格看：简约风销量最高，北欧风次之，其他依次是中式、美式、日式等；
5. 可拆洗、转角类沙发销量可观，也是颇受消费者青睐的。
3. 商品的价格分布情况分析：
分析发现，有一些值太大，为了使可视化效果更加直观，这里我们选择价格小于的商品。
代码如下：
由图表可知：
1. 商品数量随着价格总体呈现下降阶梯形势，价格越高，在售的商品越少；
2. 低价位商品居多，价格在-之间的商品最多，-之间的次之，价格1万以上的商品较少；
3. 价格1万元以上的商品，在售商品数量差异不大。
4. 商品的销量分布情况分析：
同样，为了使可视化效果更加直观，这里我们选择销量大于的商品。
代码如下：
由图表及数据可知：
1. 销量以上的商品仅占3.4%，其中销量-之间的商品最多，-之间的次之；
2. 销量-之间，商品的数量随着销量呈现下降趋势，且趋势陡峭，低销量商品居多；
3. 销量以上的商品很少。
5. 不同价格区间的商品的平均销量分布：
代码如下：
由图表可知：
1. 价格在-之间的商品平均销量最高，-之间的次之，元以上的最低；
2. 总体呈现先增后减的趋势，但最高峰处于相对低价位阶段；
3. 说明广大消费者对购买沙发的需求更多处于低价位阶段，在元以上价位越高平均销量基本是越少。
6. 商品价格对销量的影响分析：
同上，为了使可视化效果更加直观，这里我们选择价格小于的商品。
代码如下：
由图表可知：
1. 总体趋势：随着商品价格增多其销量减少，商品价格对其销量影响很大；
2. 价格-之间的少数商品销量冲的很高，价格-之间的商品多数销量偏低，少数相对较高，但价格以上的商品销量均很低，没有销量突出的商品。
7. 商品价格对销售额的影响分析：
代码如下：
由图表可知：
1. 总体趋势：由线性回归拟合线可以看出，商品销售额随着价格增长呈现上升趋势；
2. 多数商品的价格偏低，销售额也偏低；
3. 价格在0-的商品只有少数销售额较高，价格2万-6万的商品只有3个销售额较高，价格6-万的商品有1个销售额很高，而且是最大值。
8. 不同省份的商品数量分布：
代码如下：
由图表可知：
1. 广东的最多，上海次之，江苏第三，尤其是广东的数量远超过江苏、浙江、上海等地，说明在沙发这个子类目，广东的店铺占主导地位；
2. 江浙沪等地的数量差异不大，基本相当。
9. 不同省份的商品平均销量分布：
代码如下：
热力型地图
源码：Python爬取淘宝商品数据挖掘分析实战
淘宝爬虫之强行登录如何解决Selenium被检测到的问题？
在进行淘宝爬虫时，遇到了反Selenium机制的问题，一些网站如淘宝等会检测到非人类行为，主要通过检查window.navigator.webdriver等属性。正常情况下，这个值应为undefined，但在使用Selenium时，该值会变为True，导致被识别。
解决这个问题的方法有两种：首先，可以利用mitmproxy作为中间人，通过拦截服务器发送的JavaScript，修改其参数后再发送，但这需要对JavaScript有深入理解。这种方法适合对技术有一定掌握的开发者。
另一种方法更为简单，适合新手，即通过Selenium配合pyppeteer和asyncio。在服务器初次发送JavaScript验证时，通过伪装实现“第一次登陆”的效果，使爬虫能够通过。具体实现代码在main.py文件中，主要涉及异步模块和pyppeteer的使用。对于pyppeteer的不熟悉，可以参考puppeteer的文档，因为pyppeteer是基于puppeteer的轻量级封装。
淘宝数据采集，搞一个商品信息爬虫做价格监控
采集淘宝商品信息
场景：在淘宝首页输入关键词搜索商品列表页数据，示例关键词为“耐克”，可根据需求更换关键词，支持批量输入。
字段：产品名称、店铺名称、价格、付款金额、商品链接、店铺链接。
结果：导出为Excel、CSV、HTML、数据库等格式。
步骤：打开淘宝网页，登录账号，输入关键词搜索，创建循环列表采集商品数据，创建循环翻页采集多页数据，编辑字段，启动采集。
特别说明：自动识别功能适用于网页列表、滚动、翻页，需取消或关闭自动识别。
登录淘宝，选中登录按钮，输入账号密码完成登录。
输入关键词搜索，实现自动批量输入多个关键词。
创建循环列表采集所有商品列表数据，创建循环翻页采集多页数据。
编辑字段调整数据格式。
启动采集后，数据导出为所需格式。
数据导出示例：包含商品名称、店铺信息、价格等。
使用八爪鱼官网获取最新版本客户端，关注官方了解教程案例。
八爪鱼提供免费网页数据采集软件。
Python爬虫网页抓取实例之淘宝商品信息抓取
网页抓取技术在电商网站的应用中极为重要，尤其是淘宝商品信息的抓取。当目标内容在网页上以不同的规格存在多个时，如何提取这些信息成为了关键。 以淘宝网页为例，商品信息可能因机身颜色、套餐、存储容量等规格的不同而产生价格差异。在这种情况下，仅通过抓取单一信息的方式不足以获取所有价格。 为解决这一问题，可以利用API接口，如item_get或item_get_sku，来获取商品详情信息。以下是调用API的详细步骤：第一步：获取API调用权限，注册API的key和密钥。
第二步：进入API测试页，输入商品ID，调用API。这一步骤可以直观地展示API的响应，帮助开发者了解如何获取数据。
第三步：在API的响应示例中查找sku信息，这是关键步骤，因为每个sku信息包含了对应的价格和其他详细属性。
示例中展示了一个商品的多个sku信息，每个sku对应不同的机身颜色、套餐和存储容量，以及相应的价格。通过解析这些信息，可以获取到不同属性下的价格数据，满足多规格商品信息抓取的需求。 总结而言，通过调用API接口，结合解析返回的sku信息，可以有效应对网页上存在多个规格信息的情况，实现准确的多规格商品价格抓取。这不仅适用于淘宝，也适用于其他类似电商平台的商品信息抓取。使用Crawler4j库的下载程序来下载淘宝网的视频
要创建一个利用Crawler4j库下载淘宝网视频的程序，首先，你需要初始化Crawler4j实例，配置好代理服务器。设置要爬取的初始URL，以及确定爬取深度和线程数，以控制爬虫的效率。
接着，创建一个WebPageFetcher，通过它开始抓取网页。在抓取过程中，关键步骤是调用WebPageParser的parsePage方法。这个方法解析每个获取的网页，寻找video元素。一旦找到，程序会提取video元素的src属性。如果src属性非空，那就使用HttpClient库下载对应的视频资源。
需要注意的是，这个程序目前只下载找到的第一个video元素的视频。如果需要下载多个视频，你可能需要在parsePage方法中加入额外的逻辑来处理。同时，由于程序并未包含异常处理，实际使用时，你需要添加适当的错误处理代码，以确保程序在遇到问题时仍能稳定运行。
在运行此程序前，请确保你的环境已正确配置了Crawler4j和HttpClient库，并且能够访问duoip.cn的端口。如果遇到访问问题，考虑更换代理服务器。最后，别忘了在代码中添加必要的异常处理部分，以提升程序的健壮性。
